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096 使用loc根据切片筛选并修改数据
此案例主要演示了在loc中根据切片筛选和修改多行多列数据。当在Jupyter Notebook中运行此案例代码之后,将在DataFrame中把海泰新光、金盘科技、聚石化学这3种股票的最高价和最新价分别加上0.1,效果分别如图096-1和图096-2所示。
![](https://epubservercos.yuewen.com/DC5573/26580753209033106/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P102_7323.jpg?sign=1739942087-xmYOCwaHnOLzoPig4Qsv5OfYtKh44wF9-0-3f738a41156af2f86f4f95513068ce7d)
图096-1
![](https://epubservercos.yuewen.com/DC5573/26580753209033106/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P102_7324.jpg?sign=1739942087-rmfq32Rei5trcMyLytrUNKaXuC1fnxb1-0-029bb6123d81a105ba306bc6ee71f2d6)
图096-2
主要代码如下。
![](https://epubservercos.yuewen.com/DC5573/26580753209033106/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P102_7328.jpg?sign=1739942087-76eAo9xIX7PZfVrmssJoo0Wf5qPwv9nf-0-d132bc85c45156580b9e1f7b0e603e45)
在上面这段代码中,df.loc['海泰新光':'聚石化学',('最高价','最新价')]=[[120.69,117.20],[17.09,17.09],[34.40,34.10]]表示在df中根据列表修改海泰新光到聚石化学之间的所有股票的最高价和最新价。
此案例的主要源文件是MyCode\H148\H148.ipynb。